Come creare una strategia di gestione dei dati in 5 passaggi

Strategia di gestione dati March 25, 2021

Introduzione alla strategia di gestione dei dati

Le aziende stanno iniziando a riconoscere la potenza dell'analisi e, di conseguenza, stanno spostando l'attenzione sulla gestione dei dati. Sfortunatamente, molti stanno perdendo tempo e risorse cercando di raccogliere ogni ultimo punto dati.

Tuttavia, non tutti i dataset sono rilevanti per raggiungere obiettivi specifici e obiettivi prestazionali. Sviluppando una strategia di gestione dei dati, le organizzazioni possono ottimizzare le procedure di raccolta, preparazione e distribuzione dei dati.

Che cos'e una strategia di gestione dei dati?

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In primo luogo, la gestione dei dati fa riferimento alle varie pratiche necessarie per gestire in modo sicuro grandi volumi di informazioni. Detto questo, una strategia di gestione dei dati e una tabella di marcia che delinea le informazioni per le aziende possono prendere decisioni informate. Una strategia adeguata tiene conto di tutte le attivita dei dati, dalla raccolta all'integrazione dei dati. In questo modo, i dipendenti possono mantenere un flusso di lavoro fluido e migliorare l'efficienza operativa.

Senza una strategia di gestione dei dati adeguata, le aziende possono affrontare vari rischi che possono compromettere la produttivita e il flusso di lavoro, ad esempio.

Dati duplicati, incompleti e incompatibili

Sistemi dati con diversi formati e infrastrutture

Silos di dati che disgiunti la comunicazione e aumentano i costi operativi

Attivita di dati che richiedono molto tempo

Allocazione risorse scadente

Prendendo il tempo necessario per preparare una strategia completa, le aziende possono stabilire una solida base per progetti futuri.

5 passaggi per la creazione di una strategia di gestione dei dati

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Le aziende che hanno bisogno di costruire una strategia di gestione dei dati devono lavorare attentamente nelle cinque fasi seguenti.

1. Definisci obiettivi

Le grandi aziende creano e raccolgono milioni di punti dati ogni giorno, generando grandi volumi di informazioni. Tuttavia, non tutti i dataset sono rilevanti o vitali per il successo aziendale e possono sprecare tempo ai dipendenti. Pertanto, investire tempo e denaro per raccogliere quanti piu dati possibile puo ostacolare la produttivita e la redditivita.

Ecco perche le imprese devono innanzitutto definire i propri obiettivi, compresi gli obiettivi a breve e lungo termine, ponendosi domande critiche.

Quali sono gli obiettivi prestazionali specifici dell'organizzazione?

Quali dati sono necessari per raggiungere questi obiettivi?

Quali approfondimenti possono generare i dati per sviluppare iniziative di impatto?

Dopo aver risposto a queste domande, le organizzazioni dovrebbero avere una buona idea di quali dati hanno bisogno per dare la priorita. Tuttavia, e importante ricordare che ogni obiettivo puo richiedere diversi tipi di informazioni. Anche se alcune aziende potrebbero richiedere piu dati sui clienti, un'altra potrebbe dover raccogliere indicatori di prestazioni chiave (KPI) interni.

2. Creazione di processi di dati

Successivamente, il team di progetto deve determinare come raccogliera, archiviare e analizzare i dati desiderati. Prima di processi di reclutamento, i manager devono trovare le parti interessate che possiedono o facilitano le informazioni. I supervisori devono quindi designare un membro del team per la raccolta, la preparazione, l'archiviazione e la distribuzione dei dati. Per fare cio, i manager dovrebbero porre una serie di domande per ogni fase.

Collezione

Quali sono le fonti di dati?
Le fonti sono interne o esterne?
I dati non sono strutturati, strutturati o entrambi?
In che modo il team raccogliera i dati?
L'estrazione dei dati e manuale o automatica?

Preparazione

In che modo il team pulira e tradurra i dati grezzi in un formato standardizzato?
In che modo il processo identifichera ed eliminera le discrepanze dei dati?
Quali sono le linee guida per la denominazione dei dati, la documentazione e i metadati?

Archiviazione

Qual e il metodo di archiviazione e la posizione?
I database XML, CSV o relazionali per i dati strutturati?
Esiste un centro di archiviazione separato per i dati non strutturati?
In che modo l'azienda proteggera i dati?

Distribuzione

Quali reparti devono collaborare?
In che modo i dati possono essere piu accessibili ai dipendenti?
In che modo i dipendenti analizzeranno i dati e genereranno informazioni dettagliate?

3. Determinare la tecnologia giusta

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La maggior parte delle aziende moderne utilizza gia database digitali, il che significa che hanno bisogno di software per raccogliere e analizzare i dati. Tuttavia, ci sono numerose soluzioni di gestione dei dati sul mercato da filtrare. Per scegliere il sistema migliore per la propria attivita, i proprietari devono considerare i requisiti hardware e software. A seconda della soluzione, potrebbe non connettersi con i sistemi esistenti o con l'infrastruttura dati stabilita.

I provider avanzati di gestione dei dati offrono vari strumenti e componenti aggiuntivi che le aziende possono integrare perfettamente nella loro rete. Gli integratori di sistemi possono anche condividere strumenti insieme ai dati, creando un'interfaccia universale. Cio rende i dati piu accessibili ai dipendenti e anche ai partner esterni.

4. Definizione della governance dei dati

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Sebbene le strategie di gestione dei dati offrano diversi vantaggi alle aziende, esso e dotato di un alto livello di responsabilita. I proprietari devono assicurarsi che i loro sistemi di gestione dei dati siano conformi alle normative del settore. In caso contrario, l'azienda e suscettibile di minacce alla sicurezza informatica, multe e persino ripercussioni legali.

Pertanto, le organizzazioni dovrebbero investire in una soluzione affidabile per la governance dei dati che assicuri di seguire ogni policy e procedura per i dati. Cio consente ai reparti di standardizzare le tecniche di gestione dei dati corrette, evitando la non conformita. Quando si crea una politica aziendale, i manager devono prendere in considerazione i quattro componenti principali.

Qualita dei dati si riferisce all'integrita, completezza, coerenza e pertinenza delle informazioni.

Sicurezza dei dati coinvolge il modo in cui un'azienda sceglie di proteggere le informazioni sensibili.

Privacy dei dati e il permesso dato per raccogliere e analizzare informazioni.

Trasparenza dati e il modo in cui un'azienda sceglie di promuovere il proprio ambiente di dati.

Standardizzando la governance dei dati in tutta l'azienda, i proprietari possono garantire rendimenti coerenti in ogni reparto.

5. Allenamento ed esecuzione

Anche se una strategia di gestione dei dati e eccellente, puo fallire se i dipendenti non ricevono una formazione adeguata. Dopo tutto, un piano e efficace solo quanto le persone che lo eseguono. Pertanto, i project manager dovrebbero analizzare le competenze e l'esperienza di ciascun membro del team per determinare chi deve orchestrare la formazione.

Le aziende che hanno acquistato applicazioni aziendali esterne possono richiedere una formazione esterna da parte del provider. Altri potrebbero aver bisogno del proprio reparto IT per spiegare i dettagli del sistema dati. In entrambi i casi, la formazione dovrebbe chiarire qualsiasi confusione o preoccupazione che i dipendenti hanno.